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基于GDIM的京津冀公共建筑碳排放影响因素分析
1
作者 王思琪 《上海节能》 2025年第3期404-413,共10页
建筑部门是我国三大能耗部门,其中的公共建筑用能需求不断增长,在“双碳”目标背景下,探究京津冀公共建筑碳排放的影响因素有利于京津冀地区协同减排与可持续发展。采用自上而下的视角,基于能源平衡表的建筑能耗拆分模型拆解计算2006-2... 建筑部门是我国三大能耗部门,其中的公共建筑用能需求不断增长,在“双碳”目标背景下,探究京津冀公共建筑碳排放的影响因素有利于京津冀地区协同减排与可持续发展。采用自上而下的视角,基于能源平衡表的建筑能耗拆分模型拆解计算2006-2021年京津冀三省市公共建筑运行阶段能耗与碳排放,在此基础上运用广义迪氏指数分解法(GDIM)将碳排放影响因素分解成经济水平、能源消耗和人口规模等8个效应,量化分析其贡献率。结果表明:经济水平是导致碳排放增加的主要因素,能源消耗、人口规模和人均碳排放对碳排放呈现促增效应;产出碳强度是导致碳排放降低的主要因素;能耗强度、人均GDP和耗能碳强度对碳排放变化影响较弱。 展开更多
关键词 公共建筑碳排放 影响因素 京津冀 广义迪氏指数分解法(gdim)
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驱动因素指数分解分析方法研究综述
2
作者 李冬雪 张瑞 +1 位作者 薛晶馨 邢颖哲 《统计与决策》 北大核心 2026年第4期67-73,共7页
指数分解分析方法是进行驱动因素分解研究的重要工具,被广泛用于环境经济和能源经济研究。全面掌握指数分解分析方法的种类、准确理解方法的特性,选择恰当的分解方法,以满足目标变量驱动因素研究的目的和要求,是当前驱动因素分解研究的... 指数分解分析方法是进行驱动因素分解研究的重要工具,被广泛用于环境经济和能源经济研究。全面掌握指数分解分析方法的种类、准确理解方法的特性,选择恰当的分解方法,以满足目标变量驱动因素研究的目的和要求,是当前驱动因素分解研究的重点和难点。文章系统梳理了指数分解分析方法的发展历史和细分类别,并对各方法进行评价和比较,为研究人员进行驱动因素指数分解研究提供理论支撑;同时,提出了驱动因素指数分解研究的未来发展方向。综合来看,对数平均加权迪氏指数分解法Ⅰ是适用范围最广的驱动因素指数分解分析方法,其次为S/S方法、广义费雪指数分解方法、广义迪氏指数分解方法;未来的研究应聚焦于将驱动因素指数分解分析方法与其他方法进行深度融合。 展开更多
关键词 IDA方法 LMDIⅠ方法 S/S方法 GFI方法 gdim方法
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基于GDIM法的中国民航运输业碳排放因素探讨 被引量：5
3
作者 庄天玺 程小慷 +2 位作者 郝芮 曾实 孙晓悦 《科技和产业》 2022年第3期271-274,共4页
以2010—2018年中国民航运输业碳排放量作为研究对象,基于kaya恒等式模型,采用GDIM法将碳排放量分解为8个影响因素贡献值之和,将8个影响因素分为强度效应、规模效应以及效率效应进行分析。分析结果表明,规模效应有明显的碳排放促进作用... 以2010—2018年中国民航运输业碳排放量作为研究对象,基于kaya恒等式模型,采用GDIM法将碳排放量分解为8个影响因素贡献值之和,将8个影响因素分为强度效应、规模效应以及效率效应进行分析。分析结果表明,规模效应有明显的碳排放促进作用,强度效应总体上有明显的碳排放抑制作用,效率效应既有促进作用,也有抑制作用。基于分析结果,提出加快制定发展战略规划、提高民航运输效率、提高能源利用率与加强国际合作等建议。 展开更多
关键词 民航运输 碳排放 影响因素 gdim法 贡献率
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中国制造业碳排放影响因素分析及碳达峰预测研究 被引量：1
4
作者 王雪同 鲁垠涛 +4 位作者 姚宏 胡倩 邱圣明 郭淑慧 费凡 《生态经济》 北大核心 2025年第6期34-40,53,共8页
制造业作为中国国民经济的支柱产业,是碳排放的重要来源,其碳减排效果直接影响中国“双碳”目标的实现进程。论文核算了2000—2021年中国制造业碳排放总量,利用GDIM解析了2006—2021年中国制造业碳排放的驱动因素,并进一步运用STIRPAT... 制造业作为中国国民经济的支柱产业,是碳排放的重要来源,其碳减排效果直接影响中国“双碳”目标的实现进程。论文核算了2000—2021年中国制造业碳排放总量,利用GDIM解析了2006—2021年中国制造业碳排放的驱动因素,并进一步运用STIRPAT扩展模型预测了中国制造业碳排放未来发展趋势。结果表明,制造业产出规模、产出碳强度是影响制造业碳排放的主要因素,其中制造业产出规模是碳排放最大的促增效应,而产出碳强度对碳减排贡献非常突出。技术创新发展虽然是制造业的重要发展方向,但其相关因素并未带来大规模碳减排效应。低速、中速、高速情景下制造业均在2026年前实现碳达峰,改进能源结构、产业结构转型、技术创新等方面碳减排措施可有效促进制造业整体的绿色低碳发展。 展开更多
关键词 制造业 广义迪氏指数分解法(gdim) STIRPAT模型 情景分析法
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中国钢铁行业碳排放演变:驱动因素分解与路径预测 被引量：1
5
作者 张少峰 李佳怡 《中国冶金》 北大核心 2025年第7期12-22,31,共12页
基于2014—2023年公开数据,采用广义迪式指数分解法(GDIM)分析了11种影响钢铁行业碳排放驱动因素,识别出行业产值、能源强度、能源消费碳强度、粗钢产量和投资强度5种主要驱动因素对碳排放的影响。研究发现,钢铁行业碳排放经历了从快速... 基于2014—2023年公开数据,采用广义迪式指数分解法(GDIM)分析了11种影响钢铁行业碳排放驱动因素,识别出行业产值、能源强度、能源消费碳强度、粗钢产量和投资强度5种主要驱动因素对碳排放的影响。研究发现,钢铁行业碳排放经历了从快速增长到平台期再到下降的3个阶段,生产扩张是碳排放增长的核心驱动力,而能源效率提升和技术进步成为抑制碳排放的关键因素。通过构建积分动态模型与复杂交互项模型量化驱动因素的累积及协同效应,揭示了技术进步与能源结构优化在减排中的重要作用。基于多情景预测模型,评估了2019—2035年基准情景、低碳情景和可持续情景下的碳排放趋势。结果表明,基准情景难以满足“双碳”目标,而低碳情景和可持续情景可通过政策引导与技术革新,于2035年将钢铁行业碳排放量分别降至12.39亿t和10.50亿t。为此,提出了优化碳减排管理体系、加快技术创新、调整能源结构和深化国际合作的政策建议,为钢铁行业的低碳转型提供了科学依据和实践路径。 展开更多
关键词 钢铁行业 碳排放 广义迪式指数分解法(gdim) 驱动因素 多情景预测
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中国电力消费的动态时空特征及其驱动因素 被引量：12
6
作者 刘自敏 崔志伟 +1 位作者 朱朋虎 陈操操 《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第11期20-29,共10页
电力消费的动态时空变化是国家能源布局规划中的重要问题。本文利用中国286个地级市城市数据可视化了 2004-2016年 间电力消费重心的动态变化,并基于电力消费量驱动消费重心变化的理论分析,进一步通过广义迪氏指数分解法(GDIM)将电力消... 电力消费的动态时空变化是国家能源布局规划中的重要问题。本文利用中国286个地级市城市数据可视化了 2004-2016年 间电力消费重心的动态变化,并基于电力消费量驱动消费重心变化的理论分析,进一步通过广义迪氏指数分解法(GDIM)将电力消费 量的变化分解为经济规模、电力强度、投资规模、投资效率、人口规模、人均用电量、人均生产总值及固定资产投入产出八个效应,分层 次分析了电力消费量变化的影响因素贡献度。研究结论为:①三类电力消费重心都位于中部地区,但均偏离几何重心而偏向于东部 经济发达地区,同时呈现出整体向西南方向迁移的趋势,因此要筛选主要的电力供需点及中转节点来建设能源基础设施,以最小的经 济成本来最大化其辐射范围;②当前电力消费重心与几何重心的距离逐渐减小,但若保持目前趋势,在越过垂直的最小点后有扩大的 可能,反映出中国目前区域发展不均衡的状况有所改善但仍不能忽视,未来应要继续促进区域均衡发展;③东北地区的年均电力消费 增长率最低,北部沿海、东部沿海次之,西北地区的年均电力消费增长率最高,综合作用下拉动了电力消费重心整体向西南方向迁移 , 在进一步的能源基础设施布局中要着重考虑电力消费重心的动态变化趋势;④经济规模和投资规模是促进电力消费量增长的主要推 动力,电力强度与投资效率则是抑制电力消费量增长的主要因素,因此要根据不同地区的影响因素贡献度变化进行差异化管理。本 文为优化能源布局和制定能源政策提供了理论支持和政策指导。 展开更多
关键词 电力消费 重心法 时空变化 gdim 影响因素
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中国钢铁行业碳排放:达峰情景与中和路径 被引量：9
7
作者 张攀路 都沁军 +1 位作者 张凯旋 田文涛 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期6336-6343,共8页
首先采用广义迪氏指数分解法(GDIM)分析2001~2020年中国钢铁行业碳排放变化影响因素,进而借助蒙特卡洛模拟对2021~2035年碳排放演化趋势进行动态情景模拟,旨在探究钢铁行业未来的碳达峰情景以及行之有效的碳中和实施路径.结果表明:①经... 首先采用广义迪氏指数分解法(GDIM)分析2001~2020年中国钢铁行业碳排放变化影响因素,进而借助蒙特卡洛模拟对2021~2035年碳排放演化趋势进行动态情景模拟,旨在探究钢铁行业未来的碳达峰情景以及行之有效的碳中和实施路径.结果表明:①经济产出和粗钢产量是钢铁行业碳排放最主要的促增因素;在促降因素中,产出碳强度效果最为显著,其次为产量碳强度,吨钢能耗和能源产出率的促降效应尚不明显.②基准情景(BAU)、低碳情景(L)和强化情景(S)下钢铁行业均能实现碳达峰,达峰时间依次为2030年、2025年和2020年. 展开更多
关键词 钢铁行业 碳排放 广义迪氏指数分解法(gdim) 情景分析 蒙特卡洛模拟
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